Giải quyết vấn đề bằng tìm kiếm nhập môn trí tuệ nhân tạo

Học viện Cơng nghệ Bưu Viễn thơng Khoa Cơng nghệ thơng tin Nhập mơn trí tuệ nhân tạo Giải vấn đề tìm kiếm Ngơ Xn Bách Nội dung  Bài tốn tìm kiếm khơng gian trạng thái Một số ví dụ Các thuật tốn tìm kiếm   http://www.ptit.edu.vn Nội dung  Bài tốn tìm kiếm khơng gian trạng thái o o o  Tìm kiếm khoa học trí tuệ nhân tạo Phát biểu tốn tìm kiếm Các tiêu chuẩn đánh giá thuật tốn tìm kiếm Một số ví dụ Các thuật tốn tìm kiếm  http://www.ptit.edu.vn Tìm kiếm & khoa học trí tuệ nhân tạo  Nhiều vấn đề (bài tốn) phát biểu giải dạng tìm kiếm o o o  Trị chơi: tìm kiếm nước tối ưu (mang lại lợi thế) Lập thời khóa biểu: tìm kiếm phương án xếp thỏa mãn yêu cầu đề (thỏa mãn ràng buộc) Tìm đường: tìm đường tối ưu (chiều dài, thời gian, giá, …) Tìm kiếm hướng nghiên cứu quan trọng trí tuệ nhân tạo o o Phát triển thuật tốn tìm kiếm hiệu (đặc biệt trường hợp không gian tìm kiếm có kích thước lớn) Là sở cho nhiều nhánh nghiên cứu khác trí tuệ nhân tạo  Học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, suy diễn http://www.ptit.edu.vn Phát biểu tốn tìm kiếm Một tốn tìm kiếm phát biểu thơng qua thành phần sau Tập hữu hạn trạng thái có thể: Tập trạng thái xuất phát: � ⊆ Hành động hay hàm nối tiếp hay toán tử , tập trạng thái nhận từ trạng thái kết thực hành động hay toán tử Xác định đích: o o Tường minh, cho tập đích G ⊆ Khơng tường minh, cho số điều kiện Giá thành đường o o Ví dụ, tổng khoảng cách, số lượng hành động, … , , , giá thành bước, từ trạng thái , thực hành động , chuyển sang trạng thái Lời giải chuỗi hành động cho phép di chuyển từ trạng thái xuất phát tới trạng thái đích http://www.ptit.edu.vn Các tiêu chuẩn đánh giá thuật tốn tìm kiếm  Độ phức tạp tính tốn o o  Khối lượng tính tốn cần thực để tìm lời giải Số lượng trạng thái cần xem xét trước tìm lời giải Yêu cầu nhớ o  Số lượng trạng thái cần lưu trữ đồng thời nhớ thực thuật tốn Tính đầy đủ o  Nếu tốn có lời giải thuật tốn có khả tìm lời giải khơng? Tính tối ưu o Nếu tốn có nhiều lời giải thuật tốn có cho phép tìm lời giải tốt khơng? http://www.ptit.edu.vn Nội dung  Bài tốn tìm kiếm khơng gian trạng thái Một số ví dụ  o o  Trị chơi Bài tốn hậu Các thuật tốn tìm kiếm http://www.ptit.edu.vn Trị chơi (1/2) (Russell & Norvig, 2010) http://www.ptit.edu.vn Trị chơi ô (2/2) (Russell & Norvig, 2010)  Trạng thái: tổ hợp ví trí Trạng thái xuất phát: trạng thái Hành động: di chuyển ô trống trái, phải, lên, xuống Đích: so sánh với trạng thái đích (cho trước) Giá thành: số lần di chuyển     http://www.ptit.edu.vn Bài toán hậu (1/2) Đặt hậu lên bàn cờ vua 8x8 cho khơng có đơi hậu đe dọa 10 http://www.ptit.edu.vn Thuật toán DFS (1/2) � , �, , ( : không gian trạng thái, �: trạng thái bắt đầu, : đích, : hành động) Đầu vào: tốn tìm kiếm Đầu ra: đường tới nút đích Khởi tạo: tập nút biên (nút mở) while( ≠ Ø) lấy nút khỏi if ∈ , return (đường tới ) thêm vào đầu =� return khơng tìm đường 36 http://www.ptit.edu.vn Thuật toán DFS (2/2) � , �, , ( : không gian trạng thái, �: trạng thái bắt đầu, : đích, : hành động) Đầu vào: tốn tìm kiếm Đầu ra: đường tới nút đích Khởi tạo: tập nút biên (nút mở) while( ≠ Ø) lấy nút khỏi if ∈ , return (đường tới ) thêm vào đầu =� Sử dụng cấu trúc ngăn xếp LIFO return khơng tìm đường 37 http://www.ptit.edu.vn Ví dụ DFS (1/2) (Phuong TM, 2016) 38 http://www.ptit.edu.vn Ví dụ DFS (1/2) STT Nút mở rộng Tập biên O (ngăn xếp LIFO) �, � , � , , Đường đi: Độ sâu: 39 ← ← ← � �, �, � �, �, � �, �, � � , �, � Đích ←� http://www.ptit.edu.vn Tính chất DFS    Đầy đủ? o Tối ưu? o Không Thời gian? o o  Không : trường hợp không gian trạng thái có độ sâu vơ hạn : lớn lớn Nếu có nhiều lời giải nhanh tìm kiếm theo chiều rộng nhiều Bộ nhớ? o 40 : tốt nhiều so với tìm kiếm theo chiều rộng http://www.ptit.edu.vn Tìm kiếm sâu dần – IDS (1/3)  Phương pháp: tìm theo DFS khơng mở rộng nút có độ sâu giới hạn Giới hạn độ sâu tăng dần tìm lời giải 41 http://www.ptit.edu.vn Tìm kiếm sâu dần – IDS (2/3) 42 http://www.ptit.edu.vn Tìm kiếm sâu dần – IDS (3/3) 43 http://www.ptit.edu.vn Thuật toán IDS � , �, , ( : không gian trạng thái, �: trạng thái bắt đầu, : đích, : hành động) Đầu vào: tốn tìm kiếm Đầu ra: đường tới nút đích Khởi tạo: tập nút biên (nút mở) = độ sâu thời while (1) while ( a lấy b if c if 44 + +; =� ≠ Ø) nút khỏi ∈ , return (đường tới n) ��ℎ then thêm vào đầu = � http://www.ptit.edu.vn Tính chất IDS     Đầy đủ? o Có Tối ưu? o Có: có nhiều lời giải, tìm lời giải gần gốc Bộ nhớ? : nhỏ o Thời gian? o 45 + + + − + + �− + � = Mang ưu điểm BFS DFS http://www.ptit.edu.vn Ví dụ IDS (Phuong TM, 2016) 46 http://www.ptit.edu.vn Tóm tắt BFS UCS DFS IDS Complete? Yes Yes No Yes Optimal? Yes Yes No Yes � ∗ Time Space    � ൗ� ∗ ൗ� � Nên chọn BFS độ phân nhánh nhỏ Nên chọn DFS biết trước độ sâu tối đa có nhiều trạng thái đích Nên chọn IDS tìm kiếm có độ sâu lớn 47 http://www.ptit.edu.vn  Khi đưa nút lặp vào danh sách? BFS o  UCS o  Trong trường hợp nút lặp có giá thành (chi phí) tốt hơn, đưa lại danh sách (nếu phát triển rồi) cập nhật thay nút cũ có giá thành (nếu danh sách) DFS o o  Không: Việc đưa nút lặp vào hàng đợi không làm thay đổi thứ tự nút duyệt hàng đợi Không làm thay đổi nghiệm tốn Ngồi cịn bị rơi vào vịng lặp Có: Việc đưa nút lặp vào ngăn xếp làm thay đổi thứ tự duyệt nút ngăn xếp (thay đổi nhánh tìm kiếm), thay đổi nghiệm toán Tuy nhiên nút duyệt khơng đưa vào ngăn xếp IDS: o 48 Có: Để đảm bảo tính tối ưu thuật tốn http://www.ptit.edu.vn Tìm theo hai hướng (1/2)  Phương pháp: tìm kiếm đồng thời bắt nguồn từ nút xuất phát nút đích o  o Tồn hai tìm kiếm, có gốc nút xuất phát, có gốc nút đích Tìm kiếm kết thúc có trùng với Minh họa tìm kiếm (Phuong TM, 2016) 49 http://www.ptit.edu.vn Tìm theo hai hướng (2/2)  Chú ý o Cần sử dụng tìm theo chiều rộng  o Cần xây dựng hàm    Tìm theo chiều sâu khơng lời giải hai tìm kiếm phát triển theo hai nhánh không gặp : tập nút : tập nút cha Tính chất o o Việc kiểm tra nút có trùng với nút địi hỏi tương đối nhiều thời gian ( � nút với � nút kia) �/ Độ phức tạp tính tốn  50 Số lượng nút cần mở rộng hai giảm đáng kể http://www.ptit.edu.vn ... tốn tìm kiếm Các tiêu chuẩn đánh giá thuật tốn tìm kiếm Một số ví dụ Các thuật tốn tìm kiếm  http://www.ptit.edu.vn Tìm kiếm & khoa học trí tuệ nhân tạo  Nhiều vấn đề (bài tốn) phát biểu giải. .. http://www.ptit.edu.vn Tìm kiếm mù (Tìm kiếm khơng có thơng tin)   Tìm kiếm mù (blind, uninformed) sử dụng thông tin theo phát biểu tốn q trình tím kiếm Các phương pháp tìm kiếm mù o o o o 18 Tìm Tìm Tìm Tìm kiếm. .. tốn tìm kiếm khơng gian trạng thái Một số ví dụ Các thuật tốn tìm kiếm   http://www.ptit.edu.vn Nội dung  Bài tốn tìm kiếm khơng gian trạng thái o o o  Tìm kiếm khoa học trí tuệ nhân tạo